AI Layer 1は、AIアプリケーションのために特別に設計されたブロックチェーンであり、その基盤となるアーキテクチャとパフォーマンス設計はAIタスクのニーズに密接に関連しており、オンチェーンのAIエコシステムの持続可能な発展と繁栄を効率的に支えることを目的としています。具体的には、AI Layer 1は以下のコア能力を備えている必要があります：
高効率なインセンティブと分散化コンセンサス機構
AI Layer 1の核心は、オープンな計算能力、ストレージなどのリソースを共有するネットワークを構築することにあります。従来のブロックチェーンノードが主に帳簿の記帳に焦点を当てているのとは異なり、AI Layer 1のノードはより複雑なタスクを担う必要があります。計算能力を提供し、AIモデルのトレーニングと推論を完了させるだけでなく、ストレージ、データ、帯域幅などの多様なリソースを提供する必要があります。これにより、AIインフラストラクチャにおける中央集権的な巨大企業の独占を打破します。これは、基盤となるコンセンサスとインセンティブメカニズムに対してより高い要求を突きつけます。AI Layer 1は、AI推論やトレーニングなどのタスクにおけるノードの実際の貢献を正確に評価、インセンティブ、検証できる必要があります。これにより、ネットワークの安全性とリソースの効率的な分配を実現します。こうして初めて、ネットワークの安定性と繁栄が保証され、全体の計算コストを効果的に削減することができます。
OML フレームワーク（オープン Open、マネタイズ可能 Monetizable、ロイヤル Loyal）は、Sentient が提唱したコアコンセプトであり、オープンソース AI モデルに明確な所有権保護と経済的インセンティブメカニズムを提供することを目的としています。オンチェーン技術と AI ネイティブ暗号学を組み合わせることにより、以下の特徴があります：
AIネイティブブロックチェーンの新しいトレンド 分散化された人工知能インフラを探る
AI Layer 1レポート：分散化AIのインフラストラクチャを探る
概要
近年、OpenAI、Anthropic、Google、Metaなどの主要なテクノロジー企業が大規模言語モデル（LLM）の急速な発展を推進しています。LLMはさまざまな業界で前例のない能力を発揮し、人類の想像力を大きく広げ、さらには特定のシーンでは人間の労働を代替する可能性を示しました。しかし、これらの技術の核心は少数の分散化されたテクノロジー巨人の手に握られています。これらの企業は、豊富な資本と高額な計算資源の管理により、越えがたい壁を築き、ほとんどの開発者や革新チームが競争することを困難にしています。
同時に、AIの急速な進化の初期には、社会の世論は技術がもたらす突破口や便利さに焦点を当てがちですが、プライバシー保護、透明性、安全性などの核心的な問題への関心は比較的不足しています。長期的には、これらの問題がAI業界の健全な発展と社会の受容度に深く影響を与えるでしょう。適切に解決できない場合、AIが"善"に向かうのか"悪"に向かうのかの議論はますます顕著になるでしょう。一方で、分散化の巨頭は利益追求の本能に駆動されるため、これらの課題に対処するための十分な動機が欠けていることが多いです。
ブロックチェーン技術は、その分散化、透明性、検閲耐性の特性により、AI業界の持続可能な発展に新たな可能性を提供しています。現在、いくつかの主流のブロックチェーン上には、多くの「Web3 AI」アプリケーションが現れています。しかし、深く分析すると、これらのプロジェクトには依然として多くの問題が存在します。一方では、分散化の程度が限られており、重要な部分やインフラストラクチャが依然として中央集権的なクラウドサービスに依存しているため、真の意味でのオープンエコシステムを支えることが難しいです。もう一方では、Web2の世界のAI製品と比較して、ブロックチェーン上のAIはモデル能力、データ利用、応用シーンなどの面で依然として限界があり、革新の深さと幅が向上する余地があります。
去中心化AIのビジョンを実現し、ブロックチェーンが安全で効率的かつ民主的に大規模なAIアプリケーションをサポートし、パフォーマンスで集中型ソリューションと競争できるようにするためには、AIのために特別に設計されたLayer1ブロックチェーンを構築する必要があります。これにより、AIのオープンな革新、ガバナンスの民主化、データの安全性を提供する堅固な基盤が整い、去中心化AIエコシステムの繁栄と発展を促進します。
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AIレイヤー1のコア機能
AI Layer 1は、AIアプリケーションのために特別に設計されたブロックチェーンであり、その基盤となるアーキテクチャとパフォーマンス設計はAIタスクのニーズに密接に関連しており、オンチェーンのAIエコシステムの持続可能な発展と繁栄を効率的に支えることを目的としています。具体的には、AI Layer 1は以下のコア能力を備えている必要があります：
高効率なインセンティブと分散化コンセンサス機構 AI Layer 1の核心は、オープンな計算能力、ストレージなどのリソースを共有するネットワークを構築することにあります。従来のブロックチェーンノードが主に帳簿の記帳に焦点を当てているのとは異なり、AI Layer 1のノードはより複雑なタスクを担う必要があります。計算能力を提供し、AIモデルのトレーニングと推論を完了させるだけでなく、ストレージ、データ、帯域幅などの多様なリソースを提供する必要があります。これにより、AIインフラストラクチャにおける中央集権的な巨大企業の独占を打破します。これは、基盤となるコンセンサスとインセンティブメカニズムに対してより高い要求を突きつけます。AI Layer 1は、AI推論やトレーニングなどのタスクにおけるノードの実際の貢献を正確に評価、インセンティブ、検証できる必要があります。これにより、ネットワークの安全性とリソースの効率的な分配を実現します。こうして初めて、ネットワークの安定性と繁栄が保証され、全体の計算コストを効果的に削減することができます。
卓越な高性能と異種タスクサポート能力 AIタスク、特にLLMのトレーニングと推論は、計算性能と並列処理能力に対して非常に高い要求を課しています。さらに、オンチェーンAIエコシステムは、異なるモデル構造、データ処理、推論、ストレージなどの多様なシーンを含む多様性と異種のタスクタイプをサポートする必要があります。AI Layer 1は、基盤アーキテクチャにおいて高スループット、低遅延、弾力的な並列処理などのニーズに対して深く最適化し、異種コンピューティングリソースのネイティブサポート能力を事前に設定する必要があります。これにより、さまざまなAIタスクが効率的に実行でき、「単一型タスク」から「複雑多元エコシステム」へのスムーズな拡張を実現します。
検証可能性と信頼性のあるアウトプットの保証 AIレイヤー1は、モデルの悪用やデータ改ざんなどの安全リスクを防ぐだけでなく、AIの出力結果の検証可能性と整合性を底層メカニズムで確保する必要があります。信頼できる実行環境（TEE）、ゼロ知識証明（ZK）、マルチパーティ安全計算（MPC）などの最先端技術を統合することで、プラットフォームは各モデル推論、トレーニング、データ処理プロセスが独立して検証可能であることを保証し、AIシステムの公正性と透明性を確保します。同時に、このような検証可能性は、ユーザーにAI出力の論理と根拠を明確にし、「得られるものが望むもの」となり、ユーザーのAI製品に対する信頼と満足度を向上させるのに役立ちます。
データプライバシー保護 AIアプリケーションはユーザーのセンシティブデータを扱うことが多く、金融、医療、ソーシャルなどの分野ではデータプライバシー保護が特に重要です。AI Layer 1は、検証可能性を確保しつつ、暗号化ベースのデータ処理技術、プライバシー計算プロトコル、データ権限管理などの手段を採用し、推論、トレーニング、ストレージなどの全過程におけるデータの安全性を確保し、データの漏洩や悪用を効果的に防ぎ、ユーザーのデータセキュリティに関する懸念を取り除く必要があります。
強力なエコシステムの支援と開発能力 AIネイティブのLayer 1基盤インフラとして、プラットフォームは技術的な先進性を持つだけでなく、開発者、ノードオペレーター、AIサービスプロバイダーなどのエコシステム参加者に対して、完全な開発ツール、統合SDK、運用サポート、およびインセンティブメカニズムを提供する必要があります。プラットフォームの可用性と開発者体験を継続的に最適化することで、豊かで多様なAIネイティブアプリケーションを実現し、分散化されたAIエコシステムの持続的な繁栄を促進します。
以上の背景と期待に基づき、本稿ではSentient、Sahara AI、Ritual、Gensyn、Bittensor、そして0Gを含む6つのAI Layer1の代表プロジェクトを詳細に紹介し、トラックの最新の進展を整理し、プロジェクトの発展状況を分析し、今後のトレンドについて考察します。
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Sentient:忠実なオープンソースの分散型AIモデルを構築
プロジェクト概要
Sentientはオープンソースプロトコルプラットフォームで、AI Layer1ブロックチェーン(を構築中です。初期段階はLayer 2)で、その後Layer 1(に移行します。AIパイプラインとブロックチェーン技術を組み合わせることで、分散化された人工知能経済圏を構築します。その核心的な目標は、"OML"フレームワーク（オープン、収益化、忠誠）を通じて、集中型LLM市場におけるモデルの所有権、呼び出しの追跡、価値分配の問題を解決し、AIモデルのオンチェーン所有構造、呼び出しの透明化、価値の分配を実現することです。Sentientのビジョンは、誰でもAI製品を構築、協力、所有し、それを貨幣化できるようにすることで、公平でオープンなAIエージェントネットワークエコシステムを推進することです。
Sentient Foundation チームは、世界のトップの学術専門家、ブロックチェーン起業家、エンジニアを集め、コミュニティ主導のオープンソースで検証可能な AGI プラットフォームの構築に取り組んでいます。コアメンバーには、プリンストン大学の教授 Pramod Viswanath とインド科学研究所の教授 Himanshu Tyagi が含まれ、それぞれ AI の安全性とプライバシー保護を担当しています。また、著名なマルチチェーンプロジェクトの共同創設者 Sandeep Nailwal がブロックチェーン戦略とエコシステムの設計を主導しています。チームメンバーのバックグラウンドは、いくつかの著名企業やプリンストン大学、インド工科大学などのトップ大学にまたがり、AI/ML、NLP、コンピュータビジョンなどの分野をカバーし、プロジェクトの実現を推進しています。
Sandeep Nailwalの2番目のベンチャーとして、Sentientは創業以来独自のハローを持ち、豊富なリソース、連絡先、市場での認知度を持っており、プロジェクトの開発を強く支持しています。 2024年半ば、Sentientは、Founders Fund、Pantera、Framework Venturesが主導する8,500万ドルのシードラウンドを完了し、他の投資家にはDelphi、Hashkey、Spartanなどの著名なVC数十社が含まれています。
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設計アーキテクチャとアプリケーション層
基盤レイヤー
(## コアアーキテクチャ
Sentientのコアアーキテクチャは、AIパイプライン（AI Pipeline）と分散化システムの2つの部分で構成されています。
AIパイプラインは「忠実なAI」アーティファクトの開発とトレーニングの基盤であり、2つのコアプロセスを含んでいます：
ブロックチェーンシステムはプロトコルに透明性と分散化制御を提供し、AIアーティファクトの所有権、使用追跡、収益分配と公正なガバナンスを確保します。具体的なアーキテクチャは四つの層に分かれています：
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OML モデルフレームワーク
OML フレームワーク（オープン Open、マネタイズ可能 Monetizable、ロイヤル Loyal）は、Sentient が提唱したコアコンセプトであり、オープンソース AI モデルに明確な所有権保護と経済的インセンティブメカニズムを提供することを目的としています。オンチェーン技術と AI ネイティブ暗号学を組み合わせることにより、以下の特徴があります：
(## AIネイティブ暗号
AIネイティブ暗号は、AIモデルの連続性、低次元多様体構造、およびモデルの微分可能性を利用して、「検証可能だが削除不可能な」軽量のセキュリティメカニズムを開発することです。そのコア技術は：
この方法は、再暗号化コストなしで「行動ベースの承認呼び出し + 所属検証」を実現できます。
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モデルの権利確定と安全な実行フレームワーク
Sentient 現在採用の Melange 混合安全：指紋による権利確認、TEE 実行、オンチェーン契約の利益分配の組み合わせです。指紋方法は OML 1.0 によって実現され、"楽観的安全（Optimistic Security）"の思想を強調しています。つまり、デフォルトではコンプライアンスがあり、違反があった場合には検出され、罰せられるということです。
フィンガープリンティングメカニズムはOMLの重要な実装であり、特定の「質問-回答」ペアを埋め込むことで、モデルがトレーニング段階でユニークな署名を生成します。これらの署名を通じて、モデルの所有者は帰属を検証し、不正なコピーや商業利用を防ぐことができます。このメカニズムは、モデル開発者の権利を保護するだけでなく、モデルの使用行動に対して追跡可能なオンチェーン記録を提供します。
さらに、SentientはEnclave TEE計算フレームワークを発表しました。これは、信頼できる実行環境（AWS Nitro Enclavesなど）を利用して、モデルが認可されたリクエストのみに応答し、無許可のアクセスと使用を防ぎます。TEEはハードウェアに依存し、一定のセキュリティリスクがありますが、その高性能とリアルタイム性の利点から、現在のモデルデプロイメントの中核技術となっています。
今後、Sentientはゼロ知識証明(